1、基礎的生成算法模型是驅動(dòng)AI的關(guān)鍵
2014年，伊恩·古德費洛(lanGoodfellow)提出的生成對抗網(wǎng)絡(luò )(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)成為早期為著(zhù)名的生成模型。GAN使用合作的零和博弈框架來(lái)學(xué)習，被廣泛用于生成圖像、視頻、語(yǔ)音和三維物體模型。隨后，Transformer、基于流的生成模型(Flow-basedmodels)、擴散模型(DiffusionModel)等深度學(xué)習的生成算法相繼涌現。
Transformer模型是一種采用自注意力機制的深度學(xué)習模型，這一機制可按輸入數據各部分的重要性分配權重，可用于自然語(yǔ)言處理(NLP)、計算機視覺(jué)(CV)L域應用，后來(lái)出現的BERT、GPT-3、laMDA等預訓練模型都是基于Transformer模型建立的。
通過(guò)梳理主流大語(yǔ)言模型(LLM)的發(fā)展脈絡(luò )，2018年以來(lái)的GPT系列、LLaMA系列、BERT系列、Claude系列等多款大模型均發(fā)源于Transformer架構。
2、預訓練模型引發(fā)了AI技術(shù)能力的質(zhì)變
預訓練模型是為了完成特定任務(wù)基于大型數據集訓練的深度學(xué)習模型，讓AI模型的開(kāi)發(fā)從手工作坊走向工廠(chǎng)模式，加速AI技術(shù)落地。
2017年，Google顛覆性地提出了基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構——Transformer架構，奠定了大模型預訓練算法架構的基礎。
2018年，OpenAI和Google分別發(fā)布了GPT-1與BERT大模型，意味著(zhù)預訓練大模型成為自然語(yǔ)言處理L域的主流。
3、預訓練數據直接決定AI大模型性能
ScalingLaws：模型容量、數據量、訓練成本共同構成了大模型訓練的不可能三角。大模型訓練的目標是大化模型性能，模型訓練成本（GPU的數量和訓練時(shí)間等）是受限的，因此一般通過(guò)增加數據集大小和增加模型中的參數量?jì)煞N途徑來(lái)提升模型性能。
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